論文の概要: Fully and partially distributed Quantum Generalized Benders Decomposition for Unit Commitment Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06678v2
- Date: Sun, 15 Dec 2024 03:27:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:50:06.491998
- Title: Fully and partially distributed Quantum Generalized Benders Decomposition for Unit Commitment Problems
- Title（参考訳）: ユニットコミット問題に対する完全および部分分散量子一般化ベンダー分解
- Authors: Fang Gao, Dejian Huang, Ziwei Zhao, Wei Dai, Mingyu Yang, Qing Gao, Yu Pan,
- Abstract要約: 単位コミットメント(UC)問題に対処するために、ハイブリッド量子古典的一般化ベンダー分解(GBD)アルゴリズムを提案する。
集中型アプローチでは、量子GBDはマスター問題(MP)を量子コンピューティングに適した二次的制約のない2進最適化形式に変換する。
分散システムでは、分散コンセンサス量子GBDは、サブプロブレムを局所的なサブプロブレムに再構成する平均コンセンサス戦略を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.20904743817675
- License:
- Abstract: A series of hybrid quantum-classical generalized Benders decomposition (GBD) algorithms are proposed to address unit commitment (UC) problems under centralized, distributed, and partially distributed frameworks. In the centralized approach, the quantum GBD transforms the master problem (MP) into a quadratic unconstrained binary optimization form suitable for quantum computing. For distributed systems, the distributed consensus quantum GBD employs an average consensus strategy to reformulate subproblems into local subproblems. By leveraging the dual information, local cutting planes are constructed to decompose the MP into local master problems (LMPs). This approach reduces the qubit overhead and addresses the partitioning requirements. The consensus-inspired quantum GBD (CIQGBD) and its partially distributed variant, D-CIQGBD are proposed based on optimizing the allocation of relaxation variables directly, the algorithms construct more rational cutting planes, thereby enhancing the minimum eigenenergy gap of the system Hamiltonian during quantum annealing and improving the computational efficiency. Extensive experiments under various UC scenarios validate the performance of the above-mentioned hybrid algorithms. Compared to the classical solver Gurobi, D-CIQGBD demonstrates a speed advantage in solving the security-constrained UC problem on the IEEE-RTS 24-bus system. These results provide new perspectives on leveraging quantum computing for the distributed optimization of power systems.
- Abstract（参考訳）: 量子古典的一般化ベンダー分解(GBD)の一連のハイブリッドアルゴリズムは、集中的、分散的、部分的に分散されたフレームワークの下での単位コミットメント(UC)問題に対処するために提案される。
集中型アプローチでは、量子GBDはマスター問題(MP)を量子コンピューティングに適した二次的制約のない2進最適化形式に変換する。
分散システムでは、分散コンセンサス量子GBDは、サブプロブレムを局所的なサブプロブレムに再構成する平均コンセンサス戦略を用いる。
2つの情報を活用することで、MPをローカルマスター問題(LMP)に分解するために局所切断平面を構築する。
このアプローチはキュービットのオーバーヘッドを減らし、パーティショニング要件に対処する。
コンセンサスにインスパイアされた量子GBD(CIQGBD)とその部分分散変種であるD-CIQGBDは、緩和変数の割り当てを直接最適化し、より合理的な切断平面を構築することにより、量子アニール中のハミルトニアン系の最小エネルギーギャップを増大させ、計算効率を向上する。
様々なUCシナリオによる大規模な実験により、上記のハイブリッドアルゴリズムの性能が検証された。
古典的解法である Gurobi と比較して、D-CIQGBD は IEEE-RTS 24-bus システムのセキュリティに制約のある UC 問題を解く際の速度上の優位性を証明している。
これらの結果は、電力システムの分散最適化に量子コンピューティングを活用するための新しい視点を提供する。
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